<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">13 de maio</font></i>, às <i><font color="#ff0000">13:30h</font></i>) o ciclo de <i>Seminários do Departamento de Estatística da UFMG</i> terá a apresentação de <b>Silvia L. P. Ferrari</b>.<br><br>Silvia é professora titular do Departamento de Estatística do IME/USP em São Paulo. Ela obteve o grau de Doutora em Estatística pela USP. Suas principais áreas de pesquisa são: Regressão, Regressão beta e refinamento de métodos assintóticos .<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w" target="_blank">Seminários DEST - UFMG</a>".<br><br>At.te,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********<br></b><br>Silvia L. P. Ferrari (Departamento de Estatística, IME, USP)<br><br><i>Robust estimation in beta regression via maximum Lq-likelihood.<br></i><br>Beta regression models are widely used for modeling continuous data limited to the unit interval, such as proportions, fractions, and rates. The inference for the parameters of beta regression models is commonly based on maximum likelihood estimation. However, it is known to be sensitive to discrepant observations. In some cases, one atypical data point can lead to severe bias and erroneous conclusions about the features of interest. In this work, we develop a robust estimation procedure for beta regression models based on the maximization of a reparameterized Lq-likelihood. The new estimator offers a trade-off between robustness and efficiency through a tuning constant. To select the optimal value of the tuning constant, we propose a data-driven method that ensures full efficiency in the absence of outliers. We also improve on an alternative robust estimator by applying our data-driven method to select its optimum tuning constant. Monte Carlo simulations suggest marked robustness of the two robust estimators with little loss of efficiency when the proposed selection scheme for the tuning constant is employed. Applications to three datasets are presented and discussed. As a by-product of the proposed methodology, residual diagnostic plots based on robust fits highlight outliers that would be masked under maximum likelihood estimation. Joint work with Terezinha K. A. Ribeiro.<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><font color="#999999">Vinícius D. Mayrink</font></i><div><i><font color="#999999">Professor Associado - Departamento de Estatística</font></i></div><div><i><font color="#999999">ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais<br></font></i></div></div></div></div></div></div>